Meta 的省钱新招：用定制芯片复活旧内存

为了应对内存价格暴涨和 AI 推理的高昂成本，Meta 推出了一项名为 Vistara 的技术。他们把旧服务器上拆下来的 DDR4 内存，通过自研的 CXL ASIC 芯片，连入使用 DDR5 的新服务器中进行统一调度。目前该技术已在数百万台服务器上部署，在部分 AI 推理工作负载下，直接减少了 25% 的物理服务器需求，因内存溢出导致的崩溃也减少了三分之一。

这折射出 AI 算力军备竞赛背后的尴尬现实：即使是巨头，也难承受无止境的硬件升级成本。虽然这种跨代内存共享存在带宽变窄、延迟翻倍的缺陷，但在大规模分布式推理中，用慢内存承载冷数据，性价比远超直接堆新料。这也给业界提供了一个新思路，随着 CXL 协议的推广，硬件的升级逻辑正从整机淘汰转向更精细的资源解耦与循环利用。

theregister.com/systems/2026/06/29/zuck-saves-meta-bucks-by-reusing-memory-from-old-servers-with-a-custom-cxl-asic/

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